Болдыревский П.Б.доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математических и естественнонаучных дисциплин, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация bpavel2@rambler.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 7004-7809
Игошев А.К.кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики фирмы, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация akigoshev@iee.unn.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 9016-3628
Кистанова Л.А.старший преподаватель кафедры математических и естественнонаучных дисциплин, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация lakistanova@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 2835-1795
Предмет. Одним из важнейших направлений устойчивого развития субъектов хозяйствования в кризисных условиях является реализация соответствующих инновационных проектов, направленных на обеспечение конкурентоспособности и внедрение передовых методов производства и управления. В то же время необходимо учитывать, что инновационная деятельность является одной из самых рискованных, поэтому построение эффективных моделей оценки рисков инновационных процессов является весьма актуальной задачей экономического анализа и инновационного менеджмента. Цели. Построение экономико-математических моделей, позволяющих проводить количественный и качественный анализ факторов риска инновационных процессов на основе вероятностных характеристик и учета уровней опасности. Методология. Использовались методы системного анализа и адаптированные к теории управления представления нечеткой логики. В качестве базового программного обеспечения использовался пакет прикладных программ MATLAB. Результаты. Представлен сравнительно новый подход к оценке рисков инновационных процессов, основанный на теории нечеткой логики. Результаты расчетов показывают возможность оценки рисков поэтапно на протяжении всего жизненного цикла инноваций. Сформулированы и проанализированы алгоритмы оценки уровней опасности рисков и управления рисками инновационных процессов на определенном этапе выполнения проектов. Выводы. Предложена методика оценки рисков инновационных процессов, основанная на представлениях нечеткой логики. Методика позволяет оценить, какие риски по уровню опасности являются незначительными, а какие требуют особого внимания и контроля на всех взаимосвязанных этапах инновационных проектов. Приведены примеры расчетов вероятностных характеристик и уровней опасности рисков.
Розенберг Г.С., Черникова С.А., Краснощекова Г.П. и др. Мифы и реальность «устойчивого развития» // Проблемы прогнозирования. 2009. № 2. C. 130–154.
Крейнина М.Н. Оценка финансовой устойчивости предприятий // Финансовый менеджмент. 2001. № 2. С. 6–11.
Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: ИНФРА-М, 2009. 380 с.
Болдыревский П.Б., Игошев А.К., Кистанова Л.А. Анализ основных факторов экономической устойчивости промышленных предприятий России // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. 2018. № 1. С. 7–13.
Бланк И.А. Управление финансовой безопасностью предприятия. Киев: Эльга, 2009. 250 с.
Макаров В.Л. Обзор математических моделей экономики с инновациями // Экономика и математические методы. 2009. Т. 45. № 1. С. 3–14.
Болдыревский П.Б. Основные элементы системы управления рисками промышленных предприятий // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2013. № 3. С. 31–33.
Романов В.С. Понятие рисков и их классификация как основной элемент теории рисков // Инвестиции в России. 2001. № 12. С. 41–44.
Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. URL: Link
Прикладные нечеткие системы / под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 c.
Вовк С.П. Ситуационное управление и нечеткие игры в моделировании организационных систем. Таганрог: ТРТУ, 2002. 96 с.
Vovk S.P., Ginis L.А. Modelling and Forecasting of Transitions Between Levels of Hierarchies in Difficult Formalized Systems. European Researcher, 2012, vol. 20, iss. 5-1, pp. 541–545.
Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С. 5–49.
Lee R.С.Т. Fuzzy Logic and the Resolution Principle. Journal of the ACM, 1972, vol. 19, iss. 1, pp. 109–119.
